Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Acțiunile companiilor software continuă să scadă puternic în 2026, investitorii fiind tot mai îngrijorați că instrumentele bazate pe inteligență artificială ar putea înlocui modelele tradiționale de business din domeniu, potrivit MarketWatch și altor surse de piață. Situația s-a agravat după rezultatele slabe raportate de Dassault Systèmes și scăderi accentuate pentru giganți precum Salesforce și IBM, care au tras în jos indicele Dow Jones cu peste 100 de puncte.
Indicele ETF iShares Expanded Tech-Software a înregistrat un declin de peste 22% în ultimele patru săptămâni – cea mai abruptă cădere din istoria fondului, potrivit datelor compilate de Goldman Sachs. Acțiunile din sectorul software-as-a-service (SaaS), monitorizate de Morgan Stanley, s-au prăbușit cu aproximativ 15% de la începutul anului – cel mai prost debut de an din 2022 încoace.
Scăderile au fost alimentate de lansarea asistentului Claude Cowork AI de la Anthropic, capabil să automatizeze procese profesionale complexe – de la redactare și analiză de date, până la sarcini financiare, juridice și de vânzări. Temerea pieței este că astfel de instrumente autonome ar putea face inutilă o mare parte din software-ul tradițional, reducând cererea și marjele pentru dezvoltatori consacrați.
Potrivit Business Insider, analiștii de la UBS au retrogradat întreg sectorul IT din SUA de la „atractiv” la „neutru”, invocând incertitudinea provocată de AI, investițiile nesustenabile în cloud și lipsa catalizatorilor de creștere. În plus, Microsoft – considerat cel mai bine diversificat dintre „Magnificii 7” – a pierdut 25% din capitalizarea sa în ultimele trei luni, deși a raportat creșteri solide ale veniturilor din Azure.
Nu toți actorii de pe Wall Street consideră că declinul este justificat. CEO-ul Goldman Sachs, David Solomon, a declarat că „povestea ultimelor săptămâni este prea generalizată”, subliniind că „vor exista câștigători și perdanți, iar multe companii se vor adapta cu succes”.
În ciuda pesimismului generalizat, unii analiști remarcă faptul că multiplii de evaluare au coborât la minime istorice: indicele software al Morgan Stanley se tranzacționează în prezent la de 18 ori câștigurile estimate – mult sub media de peste 55 din ultimul deceniu.
Recomandate
Anthropic alocă 100 milioane de dolari (aprox. 450 milioane lei) pentru a forma peste 10.000 de ingineri specializați în implementarea AI în companii până la finalul lui 2027 Potrivit TechRadar ,, într-o mișcare care urmărește să accelereze adopția „enterprise” (în mediul corporativ) a modelului său Claude și să crească vânzările către clienți mari, potrivit TechRadar . Programul, numit Claude Frontier Academy , vizează pregătirea a 10.000 de „Frontier Deployed Engineers” (FDE) – ingineri care pot identifica scenarii de utilizare, pot gestiona cerințe de securitate și pot conduce efectiv implementarea Claude la clienți. Miza este una operațională și comercială: cu cât devine mai ușor pentru companii și consultanți să implementeze Claude, cu atât Anthropic își poate extinde baza de clienți și utilizarea produsului în organizații. Cum arată instruirea și cine intră în primele cohorte Schema de formare începe cu o implementare simulată într-un mediu de tip enterprise, urmată de o rezidență de 12 săptămâni în care cursanții „conduc un caz real de utilizare Claude” în propria organizație. Primele cohorte ar urma să includă ingineri din consultanță și servicii financiare, între care: Accenture, Bain, Capgemini, Commonwealth Bank of Australia, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley și Novo Nordisk. Într-o declarație citată de publicație, Steve Corfield, Global Head of Business Development and Partnerships la Anthropic, a explicat obiectivul programului: „Claude Frontier Academy îi pregătește pe oameni așa cum învață propriii noștri ingineri, iar noi vrem ca absolvenții să stabilească standardul pentru modul în care se construiește AI într-o companie.” De ce contează: consultanțele pot deveni canal de distribuție pentru Claude TechRadar notează că Anthropic a acordat deja peste 175.000 de certificări Claude angajaților din 46.000 de companii, prin rețeaua sa mai largă de parteneri (Claude Partner Network). Noul program FDE ridică însă ștacheta, pentru că mută accentul pe implementări concrete în organizații și pe formarea unor specialiști care pot „duce” proiectele dincolo de faza de test. Publicația indică două efecte urmărite de Anthropic: simplificarea implementării pentru clienții enterprise și pentru firmele de consultanță; accesul la clienții consultanțelor, ceea ce poate extinde rapid distribuția lui Claude. Context competitiv: diferența față de OpenAI și presiunea pe vânzările enterprise În material este menționat că și OpenAI are un program extins de FDE, însă cu o abordare diferită: OpenAI ar fi concentrată pe instruirea propriilor angajați pentru a transforma companiile clienților, în timp ce Anthropic vizează în principal formarea inginerilor din alte companii pentru a deveni FDE. În același context, TechRadar citează o relatare Reuters potrivit căreia OpenAI ar fi avut o creștere de două ori a vânzărilor enterprise din iulie 2026. Publicația subliniază că, deși cifrele detaliate nu sunt publice, contractele enterprise sunt, în general, mai profitabile decât abonamentele pentru consumatori pentru companii precum Anthropic. Pe acest fundal, angajamentul de 100 milioane de dolari este prezentat ca o investiție care ar urma să se amortizeze prin creșterea adoptării Claude în companii și, implicit, prin venituri mai mari din zona enterprise. [...]
Viteza cu care Claude a identificat un posibil sistem enzimatic nou ridică miza pentru AI în biologie , dar validarea științifică și disputa privind prioritatea descoperirii rămân deschise, potrivit CNET . Anthropic susține că modelul său Claude a găsit, în circa 21 de ore, un sistem enzimatic „asemănător CRISPR”, după ce ar fi analizat aproximativ 200.000 de mostre de transcriptază inversă (o enzimă care „scrie” ADN pornind de la ARN). Compania spune că a folosit 950 de „agenți” AI (instanțe care rulează în paralel sarcini de căutare/analiză) pentru a scana baze de date publice, iar implicarea umană s-a limitat la formularea solicitărilor (prompts) și la munca de laborator necesară confirmării. De ce contează: AI poate scurta drastic faza de „căutare”, nu și pe cea de înțelegere Miza practică nu este doar dacă s-a găsit ceva „nou”, ci dacă AI poate reduce timpul și costul etapei inițiale de identificare a unor tipare biologice promițătoare. CNET notează că experții consultați sunt, în general, de acord că viteza raportată de Anthropic este impresionantă, mai ales într-un domeniu în care „acul în carul cu fân” e regula. Într-o declarație citată de publicație, Feng Zhang (MIT și Broad Institute) numește rezultatul „un exemplu interesant” despre cum agenții AI pot contribui la descoperiri biologice și spune că identificarea unor „șiruri repetate” asociate cu transcriptaze inverse „merită investigații suplimentare”. Ce ar fi găsit Anthropic, pe scurt Potrivit articolului, Claude ar fi observat o configurație genetică ce amintește de modul în care este organizat CRISPR: o transcriptază inversă poziționată lângă o secvență lungă de fragmente de ADN repetate, plus o proteină „partener”. Un reprezentant al laboratorului Profluent (care a dezvoltat OpenCRISPR-1) explică, într-un e-mail către CNET, că transcriptaza inversă era cunoscută, însă „șirul” de lângă ea și proteina asociată sunt partea pe care Anthropic o prezintă drept noutate. Sistemul ar fi fost găsit într-un bacteriofag (virus care infectează bacterii), din categoria „jumbo phages” (fagi cu genom mare). Anthropic a numit acest sistem „array-associated reverse transcriptases” (ART). Limitarea majoră: de la tipar la funcție pot trece ani CNET subliniază că, istoric, drumul de la identificarea unui sistem biologic la înțelegerea mecanismului și apoi la aplicații medicale poate dura mult. Bonnie Berger, care conduce un grup de calcul și biologie la MIT (CSAIL), spune că oamenii de știință găsesc relativ frecvent tipare interesante în secvențe, însă blocajul este „înțelegerea scopului și funcției” prin analize mai profunde și experimente țintite. Anthropic recunoaște, într-o declarație citată, că munca de clarificare a funcției ART este în desfășurare și că a ales să publice devreme atât pentru a arăta capabilitățile lui Claude, cât și pentru a oferi comunității o imagine asupra direcției de lucru. Controversa: a fost „nou” sau doar „nou pentru Anthropic”? O a doua problemă ține de prioritatea descoperirii. Mario Rodríguez Mestre, biolog computațional la Universitatea din Copenhaga, a declarat pentru The New York Times (citat de CNET) că echipa lui ar fi găsit același sistem în 2022 și indică un brevet în care apare ca co-inventator. Anthropic afirmă că nu știa de această cercetare. Mai mult, Mestre și echipa sa spun că nu pot exclude ca modelul să fi ajuns la rezultat fiindcă ar fi fost expus, în timp, la cercetări nepublicate încărcate în Claude pentru asistență, ceea ce ar fi putut funcționa ca un „far” către acel sistem. Ce urmează Din relatarea CNET rezultă două direcții care vor decide dacă episodul devine un reper sau rămâne un caz discutabil: validarea funcțională : ce face, concret, sistemul ART și dacă are potențial aplicabil (în medicină sau biotehnologie); clarificarea priorității și a trasabilității datelor : dacă sistemul era deja documentat și în ce măsură modelele AI pot „regăsi” rezultate pe baza unor date încărcate anterior, inclusiv nepublicate. Până atunci, articolul indică un consens limitat: AI pare să fi demonstrat un avantaj real la viteză în explorarea bazelor de date biologice, dar asta nu echivalează automat cu o descoperire „de mărimea CRISPR” și nici nu închide discuția despre originalitate. [...]
Deși Amazon a investit 13 miliarde de dolari (aprox. 58,5 miliarde lei) în Anthropic, controlul companiei nu este dictat automat de investitori , pentru că guvernanța include un „ Long-Term Benefit Trust ” care poate numi majoritatea directorilor, potrivit BGR . Miza pentru piață: unul dintre cele mai finanțate laboratoare de inteligență artificială (care dezvoltă chatbotul Claude) funcționează cu o structură menită să limiteze presiunea comercială pe termen scurt, chiar în contextul unor pariuri de zeci de miliarde de dolari. Cine deține Anthropic și de ce nu e același lucru cu „cine conduce” Anthropic, companie privată fondată în 2021, are un acționariat larg, nu un singur proprietar. Printre investitorii menționați se numără Amazon și Alphabet, alături de fonduri și investitori instituționali precum GIC, Coatue, Sequoia Capital, Founders Fund, BlackRock, Blackstone și Fidelity. Fondatorii și angajații dețin, la rândul lor, acțiuni. Totuși, publicația subliniază că lista acționarilor nu spune automat cine „ține frâiele”: investitorii externi majori nu par să aibă control exclusiv asupra consiliului de administrație, iar structura de guvernanță oferă un rol decisiv unui organism separat. Structura „experimentală”: Long-Term Benefit Trust și statutul de Public Benefit Corporation Elementul central este Long-Term Benefit Trust, descris ca un organism independent creat pentru a proteja interesele Anthropic pe termen lung. Deși investitorii au reprezentare în board, Trust-ul are puterea de a numi majoritatea directorilor, ceea ce reduce posibilitatea ca direcția companiei să fie stabilită strict de finanțatori. Aranjamentul reflectă statutul Anthropic de Public Benefit Corporation (o formă juridică ce permite urmărirea unei misiuni de interes public în paralel cu interesele acționarilor). Anthropic descrie designul acestei structuri corporative drept „experimental” și susține că mecanismul este gândit să izoleze misiunea companiei de presiuni comerciale și ale acționarilor pe termen scurt. Pariul financiar: investiții uriașe, profituri încă limitate și presiune pe monetizare BGR notează că, în pofida profiturilor reduse de până acum, companiile mari continuă să parieze sume „colosale” pe jucători precum Anthropic, OpenAI și xAI (Elon Musk), în așteptarea unor randamente mari. Motivațiile includ poziționarea timpurie în cursa pentru modele avansate, acces la capacitate masivă de cloud și influență în definirea următoarei generații de servicii digitale. În paralel, finanțatorii se angajează la investiții de „zeci de miliarde de dolari” în infrastructură (cipuri și centre de date) necesară atât dezvoltării, cât și rulării sistemelor de inteligență artificială, un model diferit de finanțarea clasică de tip venture capital. Publicația avertizează însă că riscul este major: dacă cererea sau veniturile nu se materializează, investitorii și furnizorii de infrastructură pot rămâne expuși, iar companiile din domeniu sunt sub presiune să genereze profituri foarte mari pentru a justifica pariurile făcute. Context: creșterea vizibilității Claude și dezbaterea despre riscuri Claude, lansat în 2023, și-a crescut profilul ca chatbot de tip ChatGPT și ca „agent” pentru dezvoltare software și productivitate. Atenția asupra Anthropic a fost amplificată în septembrie 2026, după demisia unui cercetător, Jacob Coxon, care a avertizat că o parte a industriei crede că inteligența artificială ar putea „șterge” omenirea până la finalul deceniului dacă nu există garanții adecvate. În același context, șeful departamentului de „alignment science” (alinierea sistemelor de IA la obiective și valori umane), Evan Hubinger, a estimat o probabilitate de peste 10% ca IA să provoace extincția umană până în 2036. Pentru mediul de afaceri, combinația dintre finanțare masivă și o guvernanță care limitează controlul investitorilor ridică o întrebare practică: cine își asumă, în final, deciziile strategice într-o companie care atrage capital uriaș, dar încearcă să-și protejeze misiunea de presiunea randamentelor pe termen scurt. [...]
Google, OpenAI și Anthropic vor să-și facă propriul „arbitru” de siguranță pentru IA, fără supraveghere guvernamentală , cu o lansare vizată până la finalul lui 2026 sau la începutul lui 2027, potrivit The Next Web , care citează un articol The Information. Miza este una de reglementare: marile laboratoare încearcă să stabilească standarde și proceduri înainte ca autoritățile să impună reguli mai dure. Inițiativa ar urma să se numească, provizoriu, „ Standards Authority for Frontier AI ”, conform unor persoane familiarizate cu discuțiile, citate de jurnaliștii Leo Schwartz și Stephanie Palazzolo de la The Information. Publicația precizează că nu a verificat independent informațiile. Un model de „autoreglementare” inspirat de FINRA Planul ar fi construit după modelul FINRA, organizația de autoreglementare din SUA pentru firmele de brokeraj. Conform relatărilor apărute după materialul The Information, noul organism ar putea: stabili standarde pentru testarea modelelor înainte de lansare; defini reguli de raportare a incidentelor de siguranță; certifica auditori externi. Puterea de aplicare a acestor reguli (mecanismele de sancționare) nu este, însă, clarificată în acest stadiu. De ce nu mai vor supraveghere federală Potrivit aceluiași raport, companiile ar fi vrut inițial un organism cu supraveghere federală. Planul s-ar fi blocat după ce un proiect de ordin executiv al Casei Albe nu a strâns suficient sprijin în interiorul administrației Trump. Context: presiune internațională pentru standarde și critici la adresa „self-policing” Demersul vine după o săptămână intensă pe zona de guvernanță a inteligenței artificiale. Pe 22 septembrie, 21 de țări și Uniunea Europeană au cerut supraveghere internațională pentru „frontier AI” (modele de vârf, la limita capabilităților curente). A doua zi, Sam Altman a spus în Consiliul de Securitate al ONU că OpenAI ar încetini ritmul și a cerut standarde naționale și internaționale pentru această categorie de IA. În paralel, ideea de autoreglementare a atras critici: Bill Gates a declarat că autoreglementarea nu este suficientă, iar fostul executiv Meta Nick Clegg a spus, la HumanX în Amsterdam, că laboratoarele de IA nu se pot reglementa singure. La început, noul organism ar urma să acopere doar cele trei laboratoare (Google, OpenAI și Anthropic), iar relatările nu indică includerea Microsoft, Meta sau xAI. [...]
Elon Musk spune că xAI rămâne în urmă față de Anthropic, dar mizează pe creșterea accelerată a „Grok Bot” și pe datele operaționale din SpaceX și Tesla pentru a recupera diferența, potrivit Wccftech . Într-un interviu acordat China Media Group , Musk a afirmat că varianta publică „Grok 4.7” este „un model de lucru solid”, însă nu ajunge la nivelul „ Anthropic Opus 5.5 ”. El a pus o parte din decalaj pe seama vechimii diferite a companiilor: xAI ar avea „trei ani” de existență în zona AI, față de „șase ani” pentru Anthropic. Pariul operațional: „Grok Bot” ca produs de tip agent, cu creștere lunară de 100% Musk a oferit și detalii despre „Grok Bot”, descris ca o ofertă de tip „agentic AI” (adică un asistent digital capabil să execute sarcini în numele utilizatorului). Potrivit lui, produsul „a fost foarte popular” și „crește cu aproximativ 100% pe lună”. Tot el a spus că se așteaptă ca xAI să „ajungă din urmă” zona de vârf („frontier”) „la un moment dat anul viitor”, fără să ofere un calendar mai precis sau indicatori independenți care să confirme ritmul de adopție. Strategia de diferențiere: inginerie „din lumea reală”, nu doar software În aceeași discuție, Musk a susținut că modelele Anthropic ar fi puternice în „inginerie software”, în timp ce el vede o oportunitate pentru un AI „excelent la inginerie din lumea reală”. Argumentul său este că SpaceX și Tesla, prin natura lor „orientată spre inginerie”, i-ar putea furniza date și contexte practice care să ajute Grok să evolueze în această direcție. Context: Musk despre China și „compute”, în contrast cu evaluări din industrie Musk a comentat și capacitatea Chinei de a depăși limitările de „compute” (resurse de calcul necesare antrenării și rulării modelelor AI), estimând că țara ar putea rezolva constrângerile legate de litografie și fabricarea cipurilor în „doi sau trei ani”. În material este menționată și o evaluare diferită din industrie: CEO-ul diviziei de semiconductori a Zeiss, Frank Rohmund, ar fi spus într-un interviu recent că China ar putea fi la „15 ani” în urma Occidentului în dezvoltarea celor mai noi echipamente EUV (litografie cu ultraviolete extreme), esențiale pentru producția de cipuri avansate. În ansamblu, mesajul lui Musk combină o recunoaștere explicită a decalajului față de lideri cu o promisiune de recuperare bazată pe creșterea rapidă a unui produs de tip agent și pe avantajul potențial al datelor industriale din companiile sale. [...]
Google DeepMind, Meta și Isomorphic Labs investesc 300 milioane de dolari (aprox. 1,4 miliarde lei) în Biohub pentru a construi seturi de date pentru inteligență artificială care să susțină dezvoltarea unei „celule virtuale”, un model predictiv al biologiei folosit la simulări digitale în cercetare, potrivit The Verge . Finanțarea vizează Biohub, organizația non-profit de cercetare biomedicală fondată în 2016 de Mark Zuckerberg și Priscilla Chan. Investiția de 300 milioane de dolari este parte dintr-o inițiativă mai amplă, de 1,8 miliarde de dolari (aprox. 8,3 miliarde lei), care urmărește crearea de seturi de date pentru AI astfel încât cercetătorii să poată „întreba, prezice și răspunde la întrebări biologice în format digital”, cu potențial de a accelera identificarea unor noi metode de prevenire și gestionare a bolilor. De ce contează: datele devin infrastructură pentru cercetarea biomedicală bazată pe AI Miza operațională a proiectului este construirea unei baze de date și a unor resurse care să permită simulări biologice la scară, în locul unor experimente exclusiv în laborator. În logica „celulei virtuale”, cercetătorii ar putea rula experimente digital, ceea ce ar putea reduce timpul și costurile asociate unor etape de cercetare, dacă modelul ajunge suficient de precis. În material este citat Alex Rives, șeful departamentului de știință al Biohub, care leagă direct investițiile de obiectivul de a crea un model predictiv al biologiei: „Un model predictiv precis al biologiei ar putea accelera dramatic descoperirea științifică, permițând oamenilor de știință să efectueze experimente în format digital.” Sprijin public: energie și sănătate, implicate în aceeași direcție Pe lângă finanțarea privată, proiectul are și componente de sprijin public. Departamentul Energiei al SUA ar urma să investească peste 500 milioane de dolari (aprox. 2,3 miliarde lei) în următorii cinci ani, iar National Institutes of Health (NIH) va contribui cu seturi de date, depozite și baze de cunoștințe rezultate din investiții federale anterioare de peste 500 milioane de dolari (aprox. 2,3 miliarde lei). În ansamblu, combinația de capital privat și resurse publice indică o direcție în care seturile de date pentru AI sunt tratate ca infrastructură critică pentru cercetarea biomedicală, cu obiectivul declarat de a face posibilă modelarea și testarea digitală a unor ipoteze biologice. [...]
